回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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本次分享的项目来自 Kaggle 的经典赛题：房价预测。分为数据分析和数据挖掘两部分介绍。本篇为数据分析篇。 赛题解读 比赛概述 影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有 79 个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯 (Ames, Iowa)...
...，这里仅简单介绍几种。 回归预测： 如我们之前提到的房价预测项目一样数据分析实战—北京二手房房价分析（建模篇），基于完整的数据集，建立回归方程。对于有缺失值的特征值，将已知特征值代入模型来估计未知特征值...
...析 Region特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对比。 # 对二手房区域分组对比二手房数量和每平米房价 df_house_count = df.groupby(Region)[Price].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.grou...
...析 Region特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对比。 # 对二手房区域分组对比二手房数量和每平米房价 df_house_count = df.groupby(Region)[Price].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.grou...
...集，sklearn.datasets模块提供了乳腺癌、kddcup 99、iris、加州房价等诸多开源的数据集 降维(Dimensionality Reduction): 为了特征筛选、统计可视化来减少属性的数量。 特征提取(Feature extraction)： 定义文件或者图片中的属性。 特征筛选(Featu...
...大家分享了一个入门数据分析的一个小项目 北京二手房房价分析，链接如下： 入门Python数据分析最好的实战项目（一） 文章在sf发布之后看到有不少感兴趣的朋友给我点了赞，感谢大家的支持了。 本篇将继续上一篇数据分析...
特征工程 我们注意到 MSSubClass 其实是一个 category 的值： all_df[MSSubClass].dtypes 有： dtype(int64) 它不应该做为数值型的值进行统计。因此，进行强制类型转换，把它变回 string： df[MSSubClass] =df[MSSubClass].astype(str) 然后，统计...
...定的值。比如一个产品质量分为1类，2类，这是离散型。房价1.4万/平，3.4万/平，这是连续型。之前我们学的都是分类，那么对于一些连续型的数据，我们就可以通过回归算法来进行预测了。 回归分析中，只包括一个自变量和一...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
